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应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
如何引用本文：Su M，Pu R，Wang Y，YuM。基于重新执行学习的多个无人车辆的协作攻城方法。 inte
提出了一种基于多机构增强学习的方法，以应对捕获无人接地车辆（UGV）的逃避焦油的挑战。最初，本研究介绍了针对合作UGV捕获的环境和运动模型，以及明确定义的直接捕获成功标准。将注意力集成到软演员批评（SAC）中的注意机制已杠杆化，将注意力集中在与任务有关的关键状态特征上，同时有效地管理较少相关的方面。这使捕获代理可以专注于目标代理的范围和活动，从而增强追求期间的协调和协作。关注目标代理的重点有助于完善捕获过程，并确保对价值功能的精确估计。多余的活动和不产生的场景的重新产生会增强效率和鲁棒性。此外，注意力加权动态适应环境变化。要解决在iOS中引起的有限激励措施 - iOS带有多个车辆捕获目标的动力，该研究引入了改进的奖励系统。它将奖励功能分为个人和合作组成部分，从而优化了全球和本地化的激励措施。通过Fa-Div>捕获UGV之间的合作协作，这种方法削弱了目标UGV的动作空间，从而成功地捕获了结果。与以前的SAC算法相比，提出的技术表明捕获成功增强。模拟试验和与替代学习方法的比较验证了算法的有效性和奖励函数的设计方法。
使用BSM和PVD
摘要：随着自动驾驶汽车重塑城市运输的迅速发展，创新的交通管理解决方案的重要性已升级。这项研究通过部署路边单位（RSU）来解决这些挑战，旨在提高自主驱动时代的交通流量和安全性。我们的研究是在直线和交通圈道路等各种道路环境中进行的，探讨了RSUS降低交通密度并减轻交通拥堵的能力。采用车辆到基础结构通信，我们可以审查其在自动驾驶汽车，结合基本安全消息（BSM）和探测车辆数据（PVD）中的重要作用，以准确监控车辆的存在和状态。本文以所有车辆的连通性为前提，考虑到旧车上的机载单元或板载诊断以扩展连通性的集成，尽管这一方面远远超出了工作的当前范围。我们对两种道路类型的详细实验表明，当密度达到笔直的道路上的临界阈值3.57％，在交通圈道路上达到34.41％时，车辆行为会受到重大影响。但是，重要的是要注意确定的阈值不是绝对的。在我们的实验中，这些阈值表示一辆车的行为开始显着影响两辆或多个车辆的流动。在这些级别上，我们建议通过实施诸如禁止车道更改或限制进入交通圈的措施，以减轻交通问题。我们在PVD中提出了一条新消息：RSUS：道路平衡。使用此消息，RSU可以在车辆之间协商。这种方法强调了RSU的积极管理交通流量和防止交通拥堵的能力，强调了它们在保持最佳交通状况和提高道路安全方面的关键作用。
新的控制范式：多个飞机...
遥控飞机系统（RPA）在航空航天运营中越来越普遍。在许多不同的领域中都是如此。城市空气流动性，医疗产品交付，基础设施检查，高海拔伪 - 卫星，搜索和救援，汽车货物和其他几种应用。所有这些共同点的一个方面是需要可行性并继续增长。未经开放的车辆系统国际（AUVSI）协会制定了年度经济报告。他们预测，仅在美国，将在整合的前三年创造超过70,000个工作岗位，经济影响超过136亿美元。当我们预计创造超过100,000个工作岗位和820亿美元的经济影响时，这种收益将在2025年增长。为了使许多域达到这些级别并具有所需的可扩展性，它们将需要一个远程飞行员控制多个飞机（1：n）或延伸的延伸，多个控制多个飞机（M：N）的飞行员。这是一个新的控制范式，在各个领域都提出了多个问题。这些问题包括监管，技术，安全，社区接受和人为因素。人为因素问题包括显示，试点工作量，飞行员情况意识仅举几例。该小组将一直在M：n领域工作的研究人员，开发人员和运营商汇集在一起。他们将讨论需求，问题和一些潜在的解决方案。此范式涉及多人在他们之间共享多个车辆的舰队。参与者职位Garrett Sadler，自2019年以来的人类自治团队（HAT）研究，NASA和行业合作伙伴一直参与研究的研究，重点是用于远程试验飞机运营的新型范式。称为m：n（发音为“ em-to-en”），该配置描述了一个比率，其中m是操作员的数量，n是车辆的数量。通过武力和资产乘法，M：N概念试图启用远程乘员车辆的可扩展和弹性操作。获得这种强大操作的主要手段是通过允许可变大小的灵活机组人员在执行实时运算符工作负载管理时动态满足资产需求。从某种意义上说，在运营商之间共享资产：根据需要（例如在工作量增加的事件中）在M：n上下文中的操作员可以“交接”一定数量的资产责任，N H 在某个时候，这些N H资产可以退还给其原始所有者，或者如果被任务要求，它们可能会进一步分发给其他机组人员。 在此面板中，我将详细介绍过去三年来NASA AMES研究中心的人类自主团队（HAT）实验室进行的研究活动。 帽子实验室进行的研究范围从对主题专家的访谈，认知演练，任务分析和在某个时候，这些N H资产可以退还给其原始所有者，或者如果被任务要求，它们可能会进一步分发给其他机组人员。在此面板中，我将详细介绍过去三年来NASA AMES研究中心的人类自主团队（HAT）实验室进行的研究活动。帽子实验室进行的研究范围从对主题专家的访谈，认知演练，任务分析和